Chariot

Chariot es una plataforma MLOPS integral diseñada para racionalizar la gestión del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático. Permite a los profesionales de datos desarrollar, implementar, compartir, monitorear y remediar los modelos de manera eficiente, ya sea comenzando desde cero o trabajando con los modelos existentes. La plataforma ofrece una interfaz sin código, que permite que los equipos multidisciplinarios colaboren sin problemas y creen resultados basados ​​en datos.

Las características clave de Chariot incluyen sus sólidas medidas de control de acceso basado en roles (RBAC), que aseguran datos seguros y gestión de proyectos tanto para equipos federados como para restricciones de conjunto de datos. La plataforma está construida con un sistema de eventos de arquitectura abierta y microservicios, utilizando API abiertas y estándares de código abierto para almacenes de datos y modelos. Este diseño permite múltiples niveles de integración, incluidas las integraciones a nivel de plataforma con programas de inteligencia y comando y control, integraciones a nivel de servicio para capacidades de MLOPS mejoradas e importaciones de datos o modelos.

Chariot proporciona auditabilidad de espectro completo a través de su linaje de datos pendiente de patente, lo que garantiza la explicabilidad y la reproducibilidad de los modelos a medida que avanzan en la producción. La plataforma admite la implementación en entornos empresariales y de borde, lo que permite a los usuarios conectar varias fuentes de datos, análisis y plataformas de visualización a través de su puerta de enlace API. Esto facilita una experiencia plug-and-play para monitorear, auditar y remediar modelos críticos de la misión. Al aprovechar el carro, las organizaciones pueden mejorar la conciencia situacional, implementar el mantenimiento predictivo, identificar fallas críticas de seguridad, rastrear las amenazas de seguridad cibernética y optimizar los procesos comerciales.